前提:python为了提高效率会为list预先分配一定的内存空间供其使用,避免在每次append等操作都去申请内存,下面简单分析下list的内存分配算法,主要就是两段. 1.当没有元素时,newsize为0,allocated也为0,满足下面的判断条件,当前分配内存为0,list的长度也为0. 2.当插入一个元素,newsize为1,allocated为0,不满足判断,需要走下面的流程,newsize右移三位为0,小于9为3,所以new_allocated为0 + 3 = 3,再加上当前的siz

当时看完python的基本语法后 给朋友写了个美元概率换算 写完后拼接结果时候 发现压根不知道python怎么拼接字符串 看了些资料自己做了个总结 首先就是和JavaScript一样的拼接方式 name = input("name:") age = input('age:') job = input('job:') str = """ ------字符串拼接------ """+"""name:&

一.前言 Glide 是 Google 官方推荐的一款图片加载库,使用起来也非常的简单便利,Glide 它帮我们完成了很多很重要,但是却通用的功能,例如:图片的加载压缩.展示.加载图片的内存管理等等. 对 Glide 还不熟悉的朋友,可以参考 <一篇好文,助你上手 Glide> 但是,在使用 Glide 的时候,有一些小技巧,可以让你的内存更优化,避免可能出现的 OOM.例如:虽然 Glide 会根据加载的控件大小,优化加载后的图片尺寸,可如果加载的是一张全屏的大图,依然会是一个占用内存空间非

Python字符串拼接 在Python的实际开发中,很多都需要用到字符串拼接,python中字符串拼接有很多,今天总结一下: 用+符号拼接 用%符号拼接 用join()方法拼接 用format()方法拼接 用string模块中的Template对象 如果还有其他方法,欢迎补充. 例子: fruit1 = 'apples' fruit2 = 'bananas' fruit3 = 'pears' 要求: 输出字符串’There are apples, bananas, pears on the ta

python:让源码更安全之将py编译成so 应用场景 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,使用其开发产品快速高效. python的解释特性是将py编译为独有的二进制编码pyc文件,然后对pyc中的指令进行解释执行,但是pyc的反编译却非常简单,可直接反编译为源码,当需要将产品发布到外部环境的时候,源码的保护尤为重要. 准备工作 环境是可为linux/centos,我Windows10本地是Bash on Ubuntu on Windows,用起来很方便,命

python文本 拼接.合并字符串 场景: 拼接.合并字符串 在这个场景中,我们首先想到的当然是使用+或者+=将两个字符串连接起来 >>> a='a'    >>> b='b'    >>> c=a+b    >>> c    'ab'    >>> 如果整个程序只有两个字符串需要拼接,那没有问题 但是如果程序里面大量存在拼接,甚至需要循环拼接,这个时候性能问题就会出现 原因:字符串是不可原地修改的,改变一个字符串就

1.Python字符串拼接:方法挺多.挺好用的.灵活使用可使代码简洁.可读性好. #1.用4种方法,将列表li = ['I','python','like'], #里面的单词拼成: I**like**python li = ['I','python','like'] #第一种方法:用 + 号 print(li[0]+'**'+li[2]+'**'+li[1]) #第二种方法:格式化字符串 %s print('%s**%s**%s'%(li[0],li[2],li[1])) #第三种方法:''.j

这种实现方式比使用 += 要更节省内存和 CPU,尤其是要串联的字符串数目特别多的时候. package main import ( "bytes" "fmt" ) func main() { a := [...]string{"a", "b", "c"} var buffer bytes.Buffer for _, v := range a { buffer.WriteString(v) } str :=

python—字符串拼接三种方法   1.使用加号(+)号进行拼接 字符串拼接直接进行相加就可以,比较容易理解,但是一定要记得,变量直接相加,不是变量就要用引号引起来,不然会出错,另外数字是要转换为字符串才能够进行相加的,这点一定要记住,不能把数字直接相加. name = input("name:") age = input("age:") job = input("job:") salary = input("salary:"

Python有堆栈/堆,如何管理内存? - 代码日志 https://codeday.me/bug/20171016/86264.html

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

今日内容: 1.垃圾回收机制 2.re模块 一.垃圾回收机制 在计算机中,不能被程序访问到的数,称之为垃圾 1.1 引用计数 引用计数用来记录值的内存地址被记录的次数 每引用一次就对标记 +1 操作 每释放一次就对标记 -1 操作 当内存中的值的引用计数为 0 时,该值就会被系统的垃圾回收机制回收 1.2 引用计数的问题 # 例子 ls1 = [666] ls2 = [888] ls1.append(ls2) ls2.append(ls1) 打印结果: [666, [888, [...]]] [

内置模块:resource 在mac环境下功能会存在问题.linux下可以使用:但是for i in range(10000)的值必须是10000或者更大的数值才有用.没有搞清楚为什么 #/usr/bin/env python #-*-coding:utf--*- import resource #soft,hard=resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK) #resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK,(,hard

1.变量交换 大部分编程语言中交换两个变量的值时,不得不引入一个临时变量: >>> a = 1>>> b = 2>>> tmp = a>>> a = b>>> b = tmp pythonic >>> a, b = b, a 2.循环遍历区间元素 for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:    (print i) # 或者for i in range(6):    (print i)

l1 = [11, 2, 3, 22, 2, 4, 11, 3] 去重并保持原来顺序 # 集合方法 l2 = list(set(l1)) l2.sort(key=l1.index) # 按照l1索引排序 print(l2) # 列表 l3 = [] for item in l1: if item not in l3: l3.append(item) print(l3) 答案 l4 = [ {"name":"lmj11","age":11}, {&

在 Python 中字符串连接有多种方式,这里简单做个总结,应该是比较全面的了,方便以后查阅. 加号连接 第一种,通过+号的形式: >>> a, b = 'hello', ' world' >>> a + b 'hello world' 逗号连接 第二种,通过,逗号的形式: >>> a, b = 'hello', ' world' >>> print(a, b) hello world 但是,使用,逗号形式要注意一点,就是只能用于pr

编程语言介绍 机器语言 :直接用计算机二进制指令编写程序,直接控制硬件 汇编语言:用英文标签取代二进制指令编写程序,本质也是直接控制硬件 高级语言:用人能理解的表达方式来编写程序,无需考虑硬件的操作细节 编译型:类似谷歌翻译 一次性编译再运行 解释型:类似同声翻译 解释一句运行一句 执行效率:机器语言>汇编语言>高级语言(编译型>解释型) 开发效率:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型) 跨平台型:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型)

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 python在进行字符串的拼接时,一般有两种方法,一种是使用+直接相加,另一种是使用join a = "tests" b = "teststs" # 使用 + c = a + b # 使用join c = "".join(a,b) 这两种,其实在性能上具有比较大的差别,当然如果拼接的字符串的个数不多,就感受不到这种差别. 先谈谈这两种拼接方式各自的

Python自带了正则表达式引擎(内置的re模块),但是不支持一些高级特性,比如下面这几个: 固化分组    Atomic grouping 占有优先量词    Possessive quantifiers 可变长度的逆序环视    Variable-length lookbehind 递归匹配    Recursive patterns (起始/继续)位置锚\G    Search anchor 幸好,在2009年,Matthew Barnett写了一个更强大正则表达式引擎——regex模块,

  目的:计算所有apache进程占用的内存大小以及占物理内存的比例: 思路:利用系统中/proc/meminfo的现有数据进行统计 1.pidof列出服务对应进程的PID [root@yangliheng ~]# pidof httpd 2.读取PID对应的文件/proc/5355/status(以PID5355为例),遍历得到这个进程对应的占用内存(VmRSS对应的) [root@yangliheng ~]# /status Name:httpd State:S (sleeping) Tgi

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 ''' 版权所有 (c) 2014 yao_yu (http://blog.csdn.net/yao_yu_126) 本代码采用MIT许可 使用io.BytesIO()在内存中压缩,解压缩zip文件 2014-04-30 yaoyu 创建 ''' import zipfile import os import io from base64 import standard_b64decode try: from .yy_fil